正态概率图normalprobability plot
解读正态概率图正态概率图纸的秘密.doc
解读正态概率图-正态概率图纸的秘密本文是对解读Minitab的正态概率图一文中注解3-正态概率图图纸的说明1上图的H0假设1)上图单组数据为34,35,36,37,38,39,40,40,41,42,43,44,45,46共N=14个2)计算得平均值为Xbar=40，标准差为s=3.741657 (图示为3.742)3)上图的H0假设数据源自正态分布，相对H1就是非正态分布4)基于正态分布的假设，所以根据样本数可以估计此正态分布的2个参数，平均值μ为40，标准差σ为3.7416572正态分布的特性x、z与累积分配函数1)正态分布z值有人称z score，是正态分布的变量x，转换为标准正态分布时对应值为z，关系是为z=(x-μ)/σ2)正态分布下变量x，经转换为标准正态分布对应值z，就可经由正态分布数值表或软件等求得x的累积分配函数(cdf)，cdf一般统计符号写成F(x)= P(X≦x)，P就是X≦x累积机率，正态概率图的纵坐标Percent就是F(x)3)鼠标移到Minitab蓝色直线上，就会出现如下图中的黄底的Percent与x数值表4)Percent与x数值表说明黄底的Percent与x数值表，Percent就是F(x)，F(x)是指定的解于0与1之间，表上所示数值系为%，透过标准正态分布，就可求F(x)的反函数z，然后以公式x=zσ+μ得到x值3正态性检定使用的正态概率图图纸1)下表为手工计算，结果与minitab的Percent与x数值表相符的作成蓝色参考值线的数据x、z、F(x)关系表如下表，表中系先指定F(x)，就是表中Percent栏，然后基于正态分布求x=F-1(x)，再使用正态分布标准化公式计算z=(x-Xbar)/s2)若以Percent vs x畫散佈圖是S型曲線並非直線，如下圖，所以常態機率圖的繪製有點竅門3)理解正态概率图图纸解读正态概率图的第一要务是理解所谓机率图图纸，常用有常态与Weibull二种机率图图纸，下图是正态概率图图纸的示意图，图中蓝色直线是基于H0的正态分布假设下，自样本数据去估计平均Xbar=40与标准差s=3.741657，并制作x、z、F(x)关系表(如上表)所作成4正确制作正态概率图图纸步骤1)作z vs x作散布图为了能够显示一直线，于是以z vs x作散布图，并于每个点上，标出该数据x对应的F(x)值，每一个点上也画出网格线如下图，观看网格线，似乎类似对数坐标(实际上并不是)2)將各點百分比值F(x)作為新座標Y軸3) 若将纵坐标Y轴隐藏或者是移到次坐标轴，而将数据卷标F(x)值作为纵坐标Y轴的坐标刻度，此时就是正态概率图纸5正态概率图的应有认识一张正态概率图表面上为F(x) vs x，实质上还是存在z vs x关系，构成正态概率图的二个轴分别为1)排序数据x2) 数据x对应累积比例(标准正态分布的百分位数值)至于数据x置于横轴或纵轴，不同软件表现不同，Minitab放在横轴，JMP放在纵、横轴均可指定，而Excel是放在在纵轴。
normal prob plot p值0.05
正态概率图和p值0.05【概述】1. 正态概率图是一种常用的统计工具，用于检验数据是否符合正态分布。
2. p值是在假设检验中常用的统计学概念，用于判断样本数据对某个假设的支持程度。
3. 本文将介绍正态概率图和p值的相关概念，以及它们在统计学中的应用。
【正态概率图的概念及作用】4. 正态概率图是一种用于检验数据是否服从正态分布的方法。
5. 在正态概率图中，样本数据被转换成标准分位数，然后与正态分布的理论值进行比较。
6. 如果数据符合正态分布，则图上的点应该近似落在一条直线上。
7. 利用正态概率图可以直观地判断数据是否呈现出明显的偏离正态分布的特征。
【p值的概念及意义】8. p值是在假设检验中用于判断样本数据对某个假设的支持程度的统计量。
9. 在假设检验中，首先提出一个原假设和一个备择假设，然后利用样本数据计算出p值。
10. 当p值小于事先设定的显著水平（通常是0.05），就会拒绝原假设。
11. p值的大小代表了样本数据对原假设的支持程度，越小表示越不支持原假设。
【正态概率图与p值在统计学中的应用】12. 在统计学中，正态概率图和p值常常用于检验数据的正态性和假设检验。
13. 通过正态概率图可以直观地观察数据的分布特征，快速判断数据是否符合正态分布。
14. 利用p值可以对实验结果的可靠性进行判断，帮助做出合理的统计推断。
【结语】15. 正态概率图和p值是统计学中常用的两种工具，它们为我们提供了检验数据分布和假设检验的有效手段。
16. 合理地利用正态概率图和p值，可以帮助我们更加客观地分析实验数据，做出科学的统计决策。
扩写新内容：【正态概率图的绘制方法】17. 正态概率图的绘制方法包括以下几个步骤：1) 将所研究的数据按照从小到大的顺序排列。
2) 计算出每个数据点对应的累积概率值，即计算累积分布函数。
3) 根据所得的累积概率值，查找对应的标准正态分布的理论值，通常利用正态分布的标准分位数来进行匹配。
可以使用统计软件或统计图表来实现这一步骤。
正态概率图(normal probability plot)精编版
正态概率图(normal probability plot)方法演变：概率图，分位数-分位数图( Q- Q)概述正态概率图用于检查一组数据是否服从正态分布。
是实数与正态分布数据之间函数关系的散点图。
如果这组实数服从正态分布，正态概率图将是一条直线。
通常，概率图也可以用于确定一组数据是否服从任一已知分布，如二项分布或泊松分布。
适用场合·当你采用的工具或方法需要使用服从正态分布的数据时；·当有50个或更多的数据点，为了获得更好的结果时。
例如：·确定一个样本图是否适用于该数据；·当选择作X和R图的样本容量，以确定样本容量是否足够大到样本均值服从正态分布时；·在计算过程能力指数Cp或者Cpk之前；·在选择一种只对正态分布有效的假设检验之前。
实施步骤通常，我们只需简单地把数据输入绘图的软件，就会产生需要的图。
下面将详述计算过程，这样就可以知道计算机程序是怎么来编译的了，并且我们也可以自己画简单的图。
1将数据从小到大排列，并从1～n标号。
2计算每个值的分位数。
i是序号：分位数＝(i－0.5)/n3找与每个分位数匹配的正态分布值。
把分位数记到正态分布概率表下面的表A.1里面。
然后在表的左边和顶部找到对应的z值。
4根据散点图中的每对数据值作图：每列数据值对应个z值。
数据值对应于y轴，正态分位数z值对应于x轴。
将在平面图上得到n个点。
5画一条拟合大多数点的直线。
如果数据严格意义上服从正态分布，点将形或一条直线。
将点形成的图形与画的直线相比较，判断数据拟合正态分布的好坏。
请参阅注意事项中的典型图形。
可以计算相关系数来判断这条直线和点拟合的好坏。
示例为了便于下面的计算，我们仅采用20个数据。
表5. 12中有按次序排好的20个值，列上标明“过程数据”。
下一步将计算分位数。
如第一个值9，计算如下：分位数＝(i－0.5)/n＝(1－0.5)/20＝0.5/20＝0.025同理，第2个值，计算如下：分位数＝(i－0.5)/n＝(2－0.5)/20＝1.5/20＝0.075可以按下面的模式去计算：第3个分位数=2.5÷20，第4个分位数＝3 5÷20以此类推直到最后1个分位数＝19. 5÷20。
Normal Probability Distributions7正态概率分布幻灯片PPT
Symmetry in the Tails
Because of the Normal curve is symmetrical and the total AUC adds to 1…
95%
… we can determine the
AUC in tails, e.g.,
Because 95% of curve is in μ ± 2σ, 2.5% is in each tail beyond μ ± 2σ
level) occur one σ below and above μ • Practice sketching Normal
curves to feel inflection points
• Practice labeling the horizontal axis of curves with standard deviation markers (figure)
f (x) 1 e12x2
2
Parameters μ and σ
• Normal pdfs are a family of distributions
• Family members identified by parameters μ (mean) and σ (standard deviation)
μ controls location
σ controls spread
Mean and Standard Deviation of Normal Density
σ μ
Standard Deviation σ
• Points of inflections (where the
slopes of the curve begins to
正态概率分布
正态概率分布
正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个非常重要的概率分布。
在数学、物理及工程等领域以及统计学的许多方面有着重大的影响力。
正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。
C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。
P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。
基本信息
中文名正态分布
出处棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到
所属学科概率论
又名高斯分布、常态分布
应用领域数学、物理及工程等领域
发现者高斯
曲线形态呈钟型、两头低、中间高、左右对称。
数据的正态分布
数据的正态性检验汇总2012-11-21 00:01:04| 分类：统计学习|字号订阅如何在spss中进行正态分布检验一、图示法1、P-P图以样本的累计频率作为横坐标，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把样本值表现为直角坐标系中的散点。
如果资料服从整体分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。
2、Q-Q图以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表现为指教坐标系的散点。
如果资料服从正态分布，则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直线。
以上两种方法以Q-Q图为佳，效率较高。
3、直方图判断方法：是否以钟形分布，同时可以选择输出正态性曲线。
4、箱式图判断方法：观测离群值和中位数。
5、茎叶图类似与直方图，但实质不同。
二、计算法1、偏度系数（Skewness）和峰度系数（Kurtosis）计算公式：g1表示偏度，g2表示峰度，通过计算g1和g2及其标准误σg1及σg2然后作U检验。
两种检验同时得出U<U0.05=1.96，即p>0.05的结论时，才可以认为该组资料服从正态分布。
由公式可见，部分文献中所说的"偏度和峰度都接近0……可以认为……近似服从正态分布"并不严谨。
2、非参数检验方法非参数检验方法包括Kolmogorov-Smirnov检验（D检验）和Shapiro- Wilk（W检验）。
SAS中规定：当样本含量n≤2000时，结果以Shapiro – Wilk（W检验）为准，当样本含量n >2000时，结果以Kolmogorov – Smirnov（D检验）为准。
SPSS中则这样规定：（1）如果指定的是非整数权重，则在加权样本大小位于3和50之间时，计算Shapiro-Wilk统计量。
对于无权重或整数权重，在加权样本大小位于3 和 5000 之间时，计算该统计量。
由此可见，部分SPSS教材里面关于"Shapiro – Wilk 适用于样本量3-50之间的数据"的说法实在是理解片面，误人子弟。
正态概率分布函数
正态概率分布函数
正态概率分布函数（Normal Probability Distribution, NPD）是数学和统计学中最重要的概率分布之一。
它表示的是一类服从某种特定的分布的随机变量的概率，也称为正态分布。
它具有非常重要的理论意义，广泛应用于数理统计中。
正态概率密度函数，又称正态分布函数，是一种特殊的概率分布，应用最广泛的概率分布之一，主要原因是正态概率分布可以简化很多统计方法的计算，同时还可以具有非常实用的性质，其中包括中心极限定理等。
正态概率分布具有以下共同特征：样本均值（简称为均值）等于随机变量期望，样本方差等于随机变量方差，数据点符合均匀分布；另外，垂直于均值线的两条贝塞尔曲线位于两边，并且贝塞尔曲线是对称的。
一般来说，概率分布的形状取决于均值和方差，正态概率分布的形状由均值调节，方差决定，均值越高正态曲线就越高，方差越大，则曲线越宽，曲线的右边越低。
而当方差趋近于零时，正态曲线就由直线表示。
正态分布在概率统计里有着重要的意义，它能够准确地描述实际问题中的随机变量，同时也可以提供许多非常重要的性质，如中心极限定理，大数定律等。
总的来说，正态概率分布函数是统计学中最重要的概率分布之一，广泛运用于数理统计，同时也有着非常重要的理论意义，是很多统计方法的重要基础。
正态概率图(normal_probability_plot)
正态概率图(normal probability plot)方法演变：概率图，分位数-分位数图( Q- Q)概述正态概率图用于检查一组数据是否服从正态分布。
是实数与正态分布数据之间函数关系的散点图。
如果这组实数服从正态分布，正态概率图将是一条直线。
通常，概率图也可以用于确定一组数据是否服从任一已知分布，如二项分布或泊松分布。
适用场合·当你采用的工具或方法需要使用服从正态分布的数据时；·当有50个或更多的数据点，为了获得更好的结果时。
例如：·确定一个样本图是否适用于该数据；·当选择作X和R图的样本容量，以确定样本容量是否足够大到样本均值服从正态分布时；·在计算过程能力指数Cp或者Cpk之前；·在选择一种只对正态分布有效的假设检验之前。
实施步骤通常，我们只需简单地把数据输入绘图的软件，就会产生需要的图。
下面将详述计算过程，这样就可以知道计算机程序是怎么来编译的了，并且我们也可以自己画简单的图。
1将数据从小到大排列，并从1～n标号。
2计算每个值的分位数。
i是序号：分位数＝(i－0.5)/n3找与每个分位数匹配的正态分布值。
把分位数记到正态分布概率表下面的表A.1里面。
然后在表的左边和顶部找到对应的z值。
4根据散点图中的每对数据值作图：每列数据值对应个z值。
数据值对应于y轴，正态分位数z值对应于x轴。
将在平面图上得到n个点。
5画一条拟合大多数点的直线。
如果数据严格意义上服从正态分布，点将形或一条直线。
将点形成的图形与画的直线相比较，判断数据拟合正态分布的好坏。
请参阅注意事项中的典型图形。
可以计算相关系数来判断这条直线和点拟合的好坏。
示例为了便于下面的计算，我们仅采用20个数据。
表5. 12中有按次序排好的20个值，列上标明“过程数据”。
下一步将计算分位数。
如第一个值9，计算如下：分位数＝(i－0.5)/n＝(1－0.5)/20＝0.5/20＝0.025同理，第2个值，计算如下：分位数＝(i－0.5)/n＝(2－0.5)/20＝1.5/20＝0.075可以按下面的模式去计算：第3个分位数=2.5÷20，第4个分位数＝3 5÷20以此类推直到最后1个分位数＝19. 5÷20。
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正态概率图(normal probability plot)
方法演变：概率图，分位数-分位数图( Q- Q)
概述
正态概率图用于检查一组数据是否服从正态分布。
是实数与正态分布数据之间函数关系的散点图。
如果这组实数服从正态分布，正态概率图将是一条直线。
通常，概率图也可以用于确定一组数据是否服从任一已知分布，如二项分布或泊松分布。
适用场合
·当你采用的工具或方法需要使用服从正态分布的数据时；
·当有50个或更多的数据点，为了获得更好的结果时。
例如：
·确定一个样本图是否适用于该数据；
·当选择作X和R图的样本容量，以确定样本容量是否足够大到样本均值服从正态分布时；
·在计算过程能力指数Cp或者Cpk之前；
·在选择一种只对正态分布有效的假设检验之前。
实施步骤
通常，我们只需简单地把数据输入绘图的软件，就会产生需要的图。
下面将详述计算过程，这样就可以知道计算机程序是怎么来编译的了，并且我们也可以自己画简单的图。
1将数据从小到大排列，并从1～n标号。
2计算每个值的分位数。
i是序号：
分位数＝(i－0.5)/n
3找与每个分位数匹配的正态分布值。
把分位数记到正态分布概率表下面的表A.1里面。
然后在表的左边和顶部找到对应的z值。
4根据散点图中的每对数据值作图：每列数据值对应个z值。
数据值对应于y轴，正态分位数z值对应于x轴。
将在平面图上得到n个点。
5画一条拟合大多数点的直线。
如果数据严格意义上服从正态分布，点将形或一条直线。
将点形成的图形与画的直线相比较，判断数据拟合正态分布的好坏。
请参阅注意事项中的典型图形。
可以计算相关系数来判断这条直线和点拟合的好坏。
示例
为了便于下面的计算，我们仅采用20个数据。
表5. 12中有按次序排好的20个
值，列上标明“过程数据”。
下一步将计算分位数。
如第一个值9，计算如下：
分位数＝(i－0.5)/n＝(1－0.5)/20＝0.5/20＝0.025同理，第2个值，计算如下：
分位数＝(i－0.5)/n＝(2－0.5)/20＝1.5/20＝0.075可以按下面的模式去计算：第3个分位数=2.5÷20，第4个分位数＝3 5÷20
以此类推直到最后1个分位数＝19. 5÷20。
现在可以在正态分布概率表中查找z值。
z的前两
个阿拉伯数字在表的最左边一列，最后1个阿拉伯数
字在表的最顶端一行。
如第1个分位数＝0. 025，它
位于－1.9在行与0.06所在列的交叉处，故z＝－
1.96。
用相同的方式找到每个分位数。
如果分位数在表的两个值之间，将需要用插值法进行求解。
例如：第4个分位数为0.
175，它位于0.1736与0.1762之间。
0.1736对应的z值为－0.94，0.1762对应的z值为－0.93，故
这两数的中间值为z＝－0.935。
现在，可以用过程数据和相应的z值作图。
图表5. 127显示了结果和穿过这些点的直线。
注意：在图形的两端，点位于直线的上侧。
这属于典型的右偏态数据。
图表5.128显示了数据的直方图，可进行比较。
概率图( probability plot)
该方法可以用于检验任何数据的已知分布。
这时我们不是在正态分布概率表中查找分位数，而是在感兴趣的已知分布表中查找它们。
分位数-分位数图（quantile-quantile plot）
同理，任意两个数据集都可以通过比较来判断是否服从同一分布。
计算每个分布的分位数。
一个数据集对应于x轴，另一个对应于y轴。
作一条45°的参照线。
如果这两个数据集来自同一分布，那么这些点就会靠近这条参照线。
注意事项
·绘制正态概率图有很多方法。
除了这里给定的程序以外，正态分布还可以用概率和百分数来表示。
实际的数据可以先进行标准化或者直接标在x轴上。
·如果此时这些数据形成一条直线，那么该正态分布的均值就是直线在y轴截距，标准差就是直线斜率。
·对于正态概率图，图表5.129显示了一些常见的变形图形。
短尾分布：如果尾部比正常的短，则点所形成的图形左边朝直线上方弯曲，右边朝直线下方弯曲——如果倾斜向右看，图形呈S型。
表明数据比标准正态分布时候更加集中靠近均值。
长尾分布：如果尾部比正常的长，则点所形成的图形左边朝直线下方弯曲，右边朝直线上方弯曲——如果倾斜向右看，图形呈倒S型。
表明数据比标准正态分布时候有更多偏离的数据。
一个双峰分布也可能是这个形状。
右偏态分布：右偏态分布左边尾部短，右边尾部长。
因此，点所形成的图形与直线相比向上弯曲，或者说呈U型。
把正态分布左边截去，也会是这种形状。
左偏态分布：左偏态分布左边尾部长，右边尾部短。
因此，点所形成的图形与直线相比向下弯曲。
把正态分布右边截去，也会是这种形状。
·如果翻转正态概率图的数轴，那么弯曲的形状也跟着翻转。
比如，左偏态分布将是一个U型的曲线。
·记住过程应该在受控状态下对图形作出有效判断。
·尽管作直方图能马上知道数据的分布，但它却不是判断这些数据是否来自同一特定分布的好办法。
人眼不能很好地判别曲线，其他的分布也可能形成相似的形状。
并且，用服从正态分布的少量数据集作成的直方图可能看起来不是正态的。
因此，正态概率图是判断数据分布的较好方法。
·判断数据分布的另一种方法是使用拟合良好性检定，比如Shapiro-Wilk检验，Kolmogorov-Smirnov检验，或者Lilliefors检验。
关于这些检验的具体描述，不在本书的讨论范围，这些检验在大多数的统计软件上都能实现。
向统计学家咨询如何选择正确的检验并解释其结果。
请参阅“假设检验”以理解这些检验和所得到的结论的一般原则。
·最好的方法是使用统计软件得到正态概率图并作拟合性检验。
结合使用可以对数据和统计标准有直观的理解，以此判定是否为正态。
END。